本发明涉及一种基于改进SMOTE算法的非平衡数据集处理方法，其特征在于：首先计算少数类样本的重心点，其次构建一个少数类小区域的重心点，然后将少数类样本与集合M的每个样本分别进行随机线性插值，合成新的少数类样本并添加到数据集中；最后判断新数据集的非平衡率，若还是过小则重复以上步骤否则停止。改进后的SMOTE算法可以克服传统SMOTE算法处理噪声和边缘性样本的问题，相比于随机森林处理在处理非平衡数据集时的分类效果有显著的提高。